由 dawei Python的并发编程是提升程序效率的重要手段，常见的实现方式包括多线程和多进程。理解它们的区别和适用场景，有助于在实际开发中做出更优选择。
多线程适用于I/O密集型任务，例如网络请求或文件读写。由于Python的全局解释器锁（GIL），多线程在CPU密集型任务中并不能真正实现并行计算，反而可能因锁竞争导致性能下降。
多进程则能突破GIL的限制，适合处理CPU密集型任务。通过multiprocessing模块，可以创建独立的进程，每个进程拥有自己的Python解释器和内存空间，从而实现真正的并行计算。
在实际应用中，需要根据任务类型选择合适的并发方式。对于I/O操作，多线程能够有效减少等待时间；而对于计算密集型任务，多进程则是更好的选择。
AI绘图结果，仅供参考
同时，需要注意资源竞争和数据同步问题。使用线程时，可借助threading模块中的锁机制；而多进程则可以通过共享内存或队列进行通信。
掌握多线程与多进程的核心原理，结合具体需求灵活运用，能够显著提升程序的执行效率和响应速度。